在《智能工厂梯度培育与申报系列（二）：基础级智能工厂建设重点梳理分析》一文中，我们结合CMMM评估要求以及智能工厂梯度培育要素条件，就基础级智能工厂的建设重点和推进方向进行了梳理分析。本文我们将继续展开探讨，聚焦先进级智能工厂的建设重点进行分析梳理。

一、先进级智能工厂培育与CMMM评估要点

在智能制造的梯度培育体系中，先进级智能工厂是连接基础数字化与未来智能化的关键纽带。相较于基础级智能工厂聚焦 "网络化连接" 的建设目标，先进级智能工厂更强调 "数字化转型、网络化协同" 的深度突破，要求在全业务流程中实现数据贯通与智能应用。

《智能工厂梯度培育要素条件》（2025年版）中对先进级智能工厂建设重点提出的具体方向要求是——工厂应聚焦数字化转型、网络化协同，面向智能制造典型场景广泛部署装备、软件和系统，实现生产经营数据互通共享、关键生产过程精准控制、生产与经营协同管控，在重点场景开展智能化应用。

表 1 先进级智能工厂培育与CMMM评估要点

表1中详细列出了先进级智能工厂培育要素条件，以及CMMM评估要点。但先进级智能工厂的建设重点，显然要比基础级更高。如基础级要求聚焦网络化连接，而先进级要求聚焦网络化协同；基础级要求围绕智能制造典型场景部署必要的智能制造装备、工业软件和系统，先进级则要求广泛部署装备、软件和系统；在业务实现要求上，先进级要在核心数据实时采集的基础上，实现生产经营数据的互通互享和协同管控，以及生产过程的精准控制。相对基础级智能工厂，先进级智能工厂明显提升了对互通互联、协同管控和生产过程精准控制的要求。

（一）工厂建设

目标要求：开展车间级、工厂级数字化规划与建设；对工艺路线等进行仿真；广泛部署安全可控的相关装备、软件和系统。

CMMM评估要点：主要对组织战略、人员技能、装备等能力子域的评估。

相比基础级智能工厂定位在产线级和车间级，先进级智能工厂要求瞄准车间级和工厂级进行数字化规划与建设，对资源投入和人员技能的要求更高。就工厂级数字化规划与建设，企业必须有着明确的路线规划图，需要企业制定可行的战略推进路径，但前提是有完整的组织架构战略和人才技术支撑储备。因此，打造先进级智能工厂，除了需满足组织战略二级（a)和（b）中的全部条款外，也需要满足组织战略三级(a)和（b）部分条款，如“对智能制造战略的执行情况进行监控与评测，并持续优化战略”；“建立优化岗位结构的机制，并定期对岗位结构和岗位职责的适宜性进行评估，基于评估结果实施岗位结构优化和岗位调整”等。在人员技能方面，除具备一定智能制造规划和实施能力外，还需要满足人员技能三级（a）要求，如“持续开展智能制造相关技术创新和管理创新”。

先进级工厂要求企业能实现生产工艺过程的仿真，对工艺要求比较高，后面我们展开探讨。在装备、软件和系统部署方面，要求实现广泛部署和安全可控。总体来说，打造先进级智能工厂，企业让软件和系统覆盖企业的研发、管理、生产到销售的全业务流程，打通研发管理到生产制造的数据，实现生产与管理过程的数据共享和业务协同，实现全面的数字化转型。

（二）研发设计

目标要求：开展产品、工艺的数字化研发设计和仿真迭代，应用数字化设计工具，实现产品设计、工艺设计数据统一管理和协同。

CMMM评估要点：主要涉及CMMM评估体系中的产品设计、工艺设计两个能力子域，重点考察企业利用数字化工具实现产品、工艺的研发设计和仿真迭代的能力，同时实现数据的统一管理和协同。

对产品设计和工艺设计数据的统一管理和协同，产品设计二级（b）要求，“通过产品数据管理系统实现产品设计数据或文档的结构化管理及数据共享，实现产品设计的流程、结构的统一管理，以及版本管理、权限控制、电子审批等”；产品设计三级（b)要求：“三维模型应集成产品设计信息，确保产品研发过程中数据源的唯一性”；工艺设计三级（a）要求，“通过工艺设计管理系统，实现工艺设计文档或数据的结构化管理、数据共享、版本管理、权限控制和电子审批”。这些都要求企业部署PDM和CAPP系统，并实现对三维设计和工艺数据的统一管理。

对于产品、工艺的研发设计和仿真迭代，产品设计三级（c）要求，“应基于三维模型实现对外观、结构、性能等关键要素的设计仿真及迭代优化”；产品设计三级（d）要求：“应实现产品设计与工艺设计间的信息交互、并行协同”；工艺设计三级（c）要求，“应基于数字化模型实现制造工艺关键环节的仿真分析及迭代优化”；工艺设计三级（d）要求，“应实现工艺设计与产品设计之间的信息交互、并行协同”。

（三）生产作业

目标要求：开展关键装备和工序数智技术应用，实现关键装备异常预警、关键工序数据在线分析、关键生产过程精准控制、产品关键质量特性数字化检测。

CMMM评估要点：关注关键装备、工序、生产过程和产品质量特性的检测。

生产作业二级（c）要求，“应在关键工序采用数字化质量检测设备，实现产品质量检测和分析”；生产作业三级（c）要求：“应通过数字化检验设备及系统的集成，实现关键工序质量在线检测和在线分析，自动对检验结果判断和报警，实现检测数据共享，并建立产品质量问题知识库”；装备四级（a）要求：“关键工序设备应具有预测性维护功能”；装备四级（b）要求：“关键工序设备应具有远程监测和远程诊断功能，可实现故障预警”。

像生产过程精准控制、产品质量在线检测等功能实现，需要企业构建完善的业务系统集成基础。集成三级（a）要求：“应形成完整的系统集成架构”；集成三级（b）要求：“应具有设备、控制系统与软件系统间集成的技术规范，包括异构协议的集成规范、工业软件的接口规范等”；集成三级（c）要求：“应通过中间件工具、数据接口、集成平台等方式，实现跨业务活动设备、系统间的集成”，这些都是考察的重点。

（四）生产管理

目标要求：通过对生产过程、仓储物流、设备运行、产品质量等进行数字化集成管控，应用智能化分析工具，实现高效辅助计划排产和生产业务协同管控，并开展安全能源环保数字化管理。

CMMM评估要点：重点考察计划与调度、仓储配送、设备管理、能源管理、安全环保等能力子域。

考察重点是“应用智能化分析工具，实现高效辅助计划排产和生产协同管控“，实现高效计划排产需依赖成熟的APS、MES等系统，在充分考虑人员配备、产线设备、物料库存、订单交期等因素的基础上，通过APS生成生产计划。如计划与调度三级（a）要求：“应基于安全库存、采购提前期、生产提前期、生产过程数据等要素开展生产能力运算，生成主生产计划”；计划与调度三级（b）要求：“应基于约束理论的有限产能算法开展排产，自动生成详细生产作业计划”；计划与调度三级（c）要求，“应实时监控各生产环节的投人和产出进度，系统实现异常情况自动预警，并支持人工对异常的调整”；仓储配送三级（a）要求：“应基于仓储管理系统与制造执行系统集成，依据实际生 产作业计划实现半自动或自动出入库管理”；仓储配送三级（a）要求：“应通过配送设备和信息系统集成，实现关键件及时配送”；设备管理三级（a）要求：“应实现设备关键运行参数数据的实时采集、故障分析和远程诊断”，这些功能要求企业实现WMS、MES和APS等业务系统之间的集成。

对于能源管理、安全环保也有要求，即要求企业开展安全能源环保数字化管理，通过数字化工具对能源、安全和环保开展应用探索。如能源管理三级（a）要求：“应对高能耗设备能耗数据进行统计与分析，制定合理的能耗评价指标”；能源管理三级（c）要求：“应实现能源数据与其他系统数据共享，为业务管理系统和决策支持系统提供能源数据”；安全环保三级（b）要求：“应实现从清洁生产到末端治理的全过程环保数据的采集，实时监控及报警，并开展可视化分析”。

（五）运营管理

目标要求：通过经营管理与生产作业等业务的数据集成贯通，应用智能化管理工具，实现成本有效管控、订单及时交付、绩效指标动态评估等，开展供应链数字化管理。

CMMM评估要点：重点考察销售、采购、物流等能力子域。

采购三级（b）要求：“应通过信息系统开展供应商管理，对供应商的供货质量、技术、响应、交付、成本等要素进行量化评价”；销售三级（a）要求：“应根据数据模型进行市场预测，生成销售计划”；销售三级（b）要求：“应与采购、生产、物流等业务集成，实现客户实际需求拉动采购、生产和物流计划”；物流三级（b）要求：“应实现运输配送关键节点信息跟踪，并通过信息系统将 信息反馈给客户”。

二、建设成效评估与关键指标

参考《智能工厂建设关键绩效指标参考》（附 1）、T/CAMS182-2024《智能制造效能通用评测方法》，评估智能工厂建设成效，主要技术经济指标应处于省（区、市）同行业领先水平，在省（区、市）同行业起到引领带动作用。

先进级智能工厂的建设成效需通过量化指标进行评估，核心指标涵盖五大维度：

表2 先进级智能工厂建设成效

三、推进路径与实施建议

分阶段实施策略：建议按照 "基础集成→数据贯通→智能优化" 的路径推进：

第一阶段（6-12 个月）：完成核心系统部署与设备联网，建立数据采集基础；

第二阶段（1-2 年）：实现跨系统数据集成与业务协同，构建数字化管控体系；

第三阶段（2-3年）：深化AI与大数据应用，形成智能决策能力。

标杆引领与持续改进：选取典型车间或生产线作为试点，总结经验后逐步推广；建立 KPI 动态评估机制，每季度开展效能分析，持续优化方案。

生态协同建设：联合装备供应商、软件服务商、科研机构构建创新生态，例如与高校合作开发行业专用 AI 算法，提升智能应用的针对性与有效性。

先进级智能工厂的建设并非单纯的技术升级，而是企业战略、组织架构、业务流程与数字技术的深度融合。通过系统性规划与分阶段实施，企业可实现从 "制造" 到 "智造" 的转型，在提升自身竞争力的同时，为产业链协同升级提供支撑，最终推动制造业高质量发展。‌